文章 "神经网络实验（第 1 部分）：重温几何学"
我尝试过基于 Encog C# 库的神经网络，但我个人没有得到任何清晰的结果
很酷的想法，很难找到另一个词来形容它 ))
如果是感知器，激活函数在哪里？还是我没找到？
那我们就以代码为例：
//+------------------------------------------------------------------+ //| PERCEPRRON - 感知和识别功能 //+------------------------------------------------------------------+ double perceptron1() { double w1 = x1 - 100.0; double w2 = x2 - 100.0; double w3 = x3 - 100.0; double w4 = x4 - 100.0; double a1 = (ind_In1[1]-ind_In2[1])/PointS1; double a2 = (ind_In1[4]-ind_In2[4])/PointS1; double a3 = (ind_In1[7]-ind_In2[7])/PointS1; double a4 = (ind_In1[10]-ind_In2[10])/PointS1; return (w1 * a1 + w2 * a2 + w3 * a3 + w4 * a4); }
我知道这种方法的作者可能不是你，但减去 100,0 有 什么实际意义呢？
再多说一句。也许网络是在训练之前而不是之后训练的。目前的形式只是在Strategy Tester 的帮助下选择系数，而不是在任何学习方法的帮助下优化权重。
Denis Kirichenko Strategy Tester 的帮助下选择系数，而不是在任何学习方法的帮助下优化权重。
我在这里得到了感知器代码本身https://www.mql5.com/zh/code/7917。 形状和角度是我的想法。
МTC Сombo
- www.mql5.com
В основе MTC классическая потрендовая стратегия и двуслойная нейросеть, обучемая входить в рынок против тренда.
好吧，这不是感知器。这里有一篇关于感知器的文章。Alglib 甚至有一个感知器类：%MQL5\Include\Math\Alglib\dataanalysis.mqh。
只是文章的标题中出现了 "神经网络 "一词....。
Многослойный перцептрон и алгоритм обратного распространения ошибки
- www.mql5.com
В последнее время, с ростом популярности этих двух методов появилось много библиотек на Matlab, R, Python, C ++ и т.д., которые получают на вход обучающий набор и автоматически создают соответствующую нейронную сеть для вашей задачи. Мы постараемся понять, как работает базовый тип нейронной сети — перцептрон с одним нейроном и многослойный перцептрон — замечательный алгоритм, который отвечает за обучение сети (градиентный спуск и обратное распространение). Эти сетевые модели будут основой для более сложных моделей, существующих на сегодняшний день.
在我看来，这是一个伟大的发现，非常感谢作者，非常好、非常清晰的开头....。期待继续...
新文章 神经网络实验（第 1 部分）：重温几何学已发布：
在本文中，我将利用实验和非标准方法开发一个可盈利的交易系统，并验证神经网络是否对交易者有任何帮助。
优化和前向验证测试结果。
前向验证测试日期从 2021 年 5 月 31 日至 2022 年 5 月 30 日。在所有结果中，我们应选择具有最大利润因子的结果，其中复杂标准的最大化值超过 40-50。
作者：Roman Poshtar